Нагрузочное тестирование СУБД в облачной среде — часть 2
Начало Нагрузочное тестирование СУБД в облачной среде — часть 1 / Хабр (habr.com)
Следующая серия экспериментов выполняется с использованием периода сглаживания = 1 час.
Инструмент и сценарий тестирования
Для тестирования используется стандартный инструментарий — утилита pgbench
Параметры pgbench
pgbench_init_param= --no-vacuum --quiet --foreign-keys --scale=100 -i test_pgbench
pgbench_param= --progress=60 --protocol=extended --report-per-command --jobs=1 --client=100 --time=14400 test_pgbench
Сценарий: начальная серия эксперимента состоит из 4-х замеров статистических показателей производительности СУБД в течении 1 часа.
Производительность СУБД: рассчитывается по методике описанной в статье Корреляционный анализ для решения инцидентов производительности СУБД / Хабр (habr.com)
Для снижения влияния выбросов показателей производительности, используется медианное сглаживание с периодом 1 час.
1-й час
Статистические показатели производительности СУБД
Рис. 1. Статистические показатели производительности: 1 час
Распределение вероятности
Рис. 2.Распределение вероятности: 1-й час
Рис. 3.Распределение вероятности: 1-й час-график
Разброс среднего (медиана) значения производительности
Корреляция между ожиданиями и производительностью СУБД
Для простоты показаны только события с коэффициентом корреляции > 0.5 и процентом наблюдений > 50%
Рис. 4. Корреляция между ожиданиями и производительностью
2-й час
Статистические показатели производительности СУБД
Рис. 5. Статистические показатели производительности: 2-й час
Распределение вероятности
Рис. 6.Распределение вероятности:2-й час
Рис. 7. Распределение вероятности: 2-й час.
Разброс среднего (медиана) значения производительности
Корреляция между ожиданиями и производительностью СУБД
Для простоты показаны только события с коэффициентом корреляции > 0.5 и процентом наблюдений > 50%
Рис. 8. Корреляция между ожиданиями и производительностью:2-й час.
3-й час
Статистические показатели производительности СУБД
Рис. 9. Статистические показатели производительности: 3-й час
Распределение вероятности
Рис. 10.Распределение вероятности: 3-й час
Рис. 11.Распределение вероятности: 3-й час
Разброс среднего (медиана) значения производительности
Корреляция между ожиданиями и производительностью СУБД
Для простоты показаны только события с коэффициентом корреляции > 0.5 и процентом наблюдений > 50%
Рис. 12. Корреляция между ожиданиями и производительностью: 3-й час
4-й час
Статистические показатели производительности СУБД
Рис. 13.Статистические показатели производительности:4-й час
Распределение вероятности
Рис. 14. Распределение вероятности: 4-й час
Рис. 15. Распределение вероятности: 4-й час
Разброс среднего (медиана) значения производительности
Корреляция между ожиданиями и производительностью СУБД
Для простоты показаны только события с коэффициентом корреляции > 0.5 и процентом наблюдений > 50%
Рис. 16. Корреляция между ожиданиями и производительностью: 4-й час
Предварительные итоги по 2-й части
События ожидания с наибольшим по модулю коэффициентом корреляции
Рис. 17. Наибольшая отрицательная корреляция:1-й час
Рис. 18. Наибольшая отрицательная корреляция: 2-й час
Рис. 19. Наибольшая отрицательная корреляция: 3-й час
Рис. 20. Наибольшая отрицательная корреляция: 4-й час
С большой долей уверенности можно утверждать, что дисковая подсистема оказывает существенное влияние на производительность СУБД
В целом, увеличение периода сглаживание позволяет снизить разброс итоговых значений производительности.
Дисперсия значений производительности — значительно снизилась.
Сравнение результатов 1-й и 2-й части. Итог.
Достоверный анализ результатов нагрузочного тестирования возможен только с использование статистических методов
Увеличение периода сглаживания показаний позволяет снизить влияние внешних факторов на итоговые значения производительности.
Для получения итоговых значение производительности СУБД необходима серия тестов.
Использование коротких периодов для выполнения тестов — не позволяет получить достоверные итоговые результаты.
